本文關(guān)鍵詞：基于優(yōu)化RBPF的同時定位與地圖構(gòu)建，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：以優(yōu)化的Rao-Blackwellized粒子濾波器(RBPF)為基礎(chǔ),實現(xiàn)了室內(nèi)移動機器人同時定位與地圖構(gòu)建(SLAM).結(jié)合移動機器人的運動模型和觀測模型,設(shè)計一種基于退火參數(shù)優(yōu)化混合提議分布的RBPF算法,以退火參數(shù)調(diào)控兩者在混合提議分布中的比例,使改進的提議分布更加接近真實狀態(tài);針對重采樣后粒子退化效應,提出一種基于等級的自適應局部重采樣(APRR)算法.在機器人操作系統(tǒng)(ROS)平臺上,使用配有URG激光器的Pioneer3-DX機器人對改進算法進行實驗驗證,結(jié)果表明:改進算法能減少所需粒子數(shù),保持粒子多樣性,降低計算復雜度,在不同環(huán)境下在線創(chuàng)建高精度的2-D柵格地圖.
【作者單位】： 重慶郵電大學信息無障礙工程與機器人技術(shù)研發(fā)中心;
【關(guān)鍵詞】： 同時定位與地圖構(gòu)建 混合提議分布 重采樣 機器人操作系統(tǒng) 先鋒機器人
【基金】：重慶市教委科學技術(shù)研究基金資助項目(KJ130512)
【分類號】：TP242.6
【正文快照】： 自主移動機器人的同步定位與地圖構(gòu)建(simultaneous localization and mapping,SLAM)問題可描述為:在未知環(huán)境中,移動機器人通過機載傳感器(如視覺傳感器、里程計激光等)來感知環(huán)境信息,逐步構(gòu)建周圍環(huán)境地圖,同時運用此地圖對其位置和姿態(tài)進行估計[1].該問題一直是移動機器人

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本文編號：423030